Кодим, страдаем, повторяем
1.39K subscribers
23 photos
270 links
Разбираем технологии, которые сложнее, чем твои отношения
Download Telegram
👾 AlienWar: Ретро-выживание в браузерной сетке

Погрузитесь в атмосферу 90-х с проектом AlienWar — динамичным аркадным survival-шоу! Игрок сражается с волнами инопланетян на пиксельном поле боя, созданном на базе p5.js. Никаких установок — запускайте прямо в браузере 🚀

Что делает игру уникальной:
▪️ Тактические перемещения по сетке с помощью стрелок (никакого случайного блуждания!)
▪️ Враги с «живым» ИИ, который учится предугадывать ваши действия
▪️ Гибкая настройка: регулируйте скорость игры, сложность и количество врагов
▪️ Бонус-система: зелёные кубы восстанавливают HP, оранжевые дают временную неуязвимость 💥

С каждым уровнем инопланетяне атакуют агрессивнее — без стратегии и собранности не выжить! Главное — успеть подобрать бонусы до красного апокалипсиса на игровом поле

P.S. Чтобы начать игру: клонируйте репозиторий и откройте `index.html` в браузере. GitHub-страницу проекта легко найти через поисковик по названию — стартуем без лишних задержек! 💻
🔐 ВНИМАНИЕ: Системный промпт Claude обнаружен в открытом доступе

В GitHub появился код, раскрывающий архитектуру нейросети Claude. Эксперты изучают методы кодирования данных и алгоритмы работы ИИ.

🔸 Трюки с кодированием данных
📍 Перевод текста → бинарный код → Unicode
📍 Использование эмодзи как разделителей в запросах
📍 Декодирование через обратное преобразование символов

Пример рабочего фрагмента (Python):
  
# Конвертация текста в "Claude-format"
text = "secret_data"
encoded = ' '.join(f"{ord(char):08b}" for char in text)


🔸 Приоритеты алгоритма
📍 Защита пользовательских данных (паттерны REDACTED)
📍 Регулировка креативности через семантические веса
📍 Pre-фильтрация токсичного контента

Интересный факт: часть инструкций зашифрована через таблицу Unicode Ethiopic (коды U+1380 — U+139F).

GitHub-репозиторий содержит полную цепочку преобразований и примеры ввода-вывода. Изучить код можно здесь. 🧩
💨 Дыши как йог прямо в терминале: CLI-приложение для программистов

Устали от стресса во время дедлайнов? В помощь — Nafas — дыхательный тренажёр для гиков. Управляется через консоль, поддерживает 7 техник пранаямы с ASCII-визуализацией!

🔹 Установка за 1 команду:
  
pip install nafas
nafas --gui


🔹 Функционал:
▫️ 7 техник для новичков и профи (от 4-7-8 до Бхастрики)
▫️ Настройка темпа дыхания и цвета анимации 💻
▫️ Поддержка 10 языков (включая русский)

🔹 Интеграция:
Работает на Python 3.7+ (Windows/Linux/macOS). Подключает кастомные шрифты через библиотеку rich для персонализации интерфейса.

«После 5 минут дыхания стресс-тест — ваше второе имя» — обещают разработчики 🧘♂️

Стек: Python, Poetry, Rich, Typer CLI.
Совет: запускайте в полноэкранном режиме для максимального погружения!
🚀 Docmd: Лёгкий генератор документации для тех, кому Docusaurus — перебор

Устали настраивать монструозные фреймворки для простой документации? Docmd — минималистичный генератор статических сайтов на Node.js, который работает прямо из папки с .md файлами! Никаких конфигов — только ваш контент и мгновенный результат. 🎯

Основные фичи:
🔹 Мгновенный старт — просто укажите путь к папке с маркданом, остальное Docmd сделает за вас.
🔹 Встроенные темы — светлая, тёмная, ретро и другие стили без необходимости кастомизации.
🔹 Готовые компоненты — табы, карточки, интерактивные шаги, кнопки и блоки для уведомлений.
🔹 Глубокая вложенность — поддерживает 7+ уровней структуры (например: табы внутри карточек внутри шагов).
🔹 «Лёгкая» производительность — никакого React или тяжёлых библиотек, только чистый JS и скорость.

Для продвинутых пользователей:
🔹 SEO-оптимизация и автоматическая генерация карты сайта.
🔹 Интеграция с Google Analytics для отслеживания трафика.
🔹 Встроенный локальный сервер для тестирования перед деплоем.
🔹 Поддержка экспорта на GitHub Pages одной командой.

👉 Ссылка для фанатов простоты: GitHub-репозиторий Docmd.

P.S. Если хочется показать документацию без многочасовой настройки — это ваш выбор. Инструмент идеален для стартапов и быстрых прототипов! 💥
🤖 Joinly: AI-ассистент, который превращает встречи в экшн-сценарий

Больше не нужно копаться в стенограммах после созвона. Joinly — первый ИИ-помощник, который активно участвует в переговорах, а не просто записывает. Задайте команду — он выполнит её прямо во время встречи.

▫️ Интеграция с сервисами: мгновенный доступ к Notion, Google Drive, GitHub, Trello и другим платформам.
▫️ Автоматизация рутины: создаёт задачи в Linear при первом упоминании, ищет данные в сети, публикует сводки для опоздавших.
▫️ Кастомизация: подключайте свои MCP-серверы, выбирайте голосовые движки (TTS/STT) и языковые модели (LLM). Можно развернуть локально для полной приватности.

«Зачем ждать конца встречи, если ИИ уже всё сделал?» — философия проекта.

👉 Исходный код и демо: `GitHub`
P.S. Работает в любом браузерном видеозвонке — подключается как живой участник.
🚀 500 ИИ-агентов для любых задач: обзор супер-проекта

GitHub-репозиторий «500 AI Agents Projects» — это масштабная коллекция кейсов по внедрению искусственного интеллекта в реальные бизнес-процессы. Каждый пример снабжён полноценным кодом и 📜 инструкциями для самостоятельной интеграции. Идеально для разработчиков и стартапов!

▫️ Основные индустрии:
▫️ Финансы (📉 прогнозирование рисков, автоформирование отчётов)
▫️ Здравоохранение (🩺 анализ медицинских снимков, рекомендации для пациентов)
▫️ Логистика (🚚 оптимизация маршрутов, управление цепочками поставок)
▫️ Розничная торговля (🤖 чат-боты, 📊 прогнозирование покупательского спроса)

▫️ Ключевые возможности репозитория:
▫️ Готовые open-source решения с подробной документацией
▫️ Примеры интеграций через API (Python, Java, Node.js)
▫️ Чек-листы для тестирования производительности агентов

Топовые проекты из коллекции:
▫️ CV Analyzer — распознавание патологий на рентген-снимках с точностью 94% (поддержка DICOM-формата).
▫️ Logistics Optimizer — сокращение расходов на топливо в грузоперевозках на 18% за счёт ML-алгоритмов.
▫️ Trading Bot — автономный бот для криптобирж с нейросетевым анализом рынка.

📦 Ссылка на репозиторий:
GitHub: Исходный код и документация
Обновления добавляются каждую неделю! Можно свободно форкать, дорабатывать и внедрять в свои проекты. 🚀

P.S. Не забывайте ставить звёзды⭐️ авторам понравившихся решений!
🤖 Ассистент для встреч с искусственным интеллектом: кастомизация под любые задачи + опенсорс

Инструмент для онлайн-встреч с живым взаимодействием, поддержкой локальных моделей и интеграцией сторонних API. Идеальный выбор для тех, кто хочет контролировать каждый аспект коммуникации!

▫️ Интерактивный диалог
Ассистент не просто слушает — анализирует и действует в режиме реального времени! Автоматическая транскрипция речи, мгновенная обработка запросов через LLM и вовлечение в обсуждение.

▫️ Гибкая настройка
Подключите кастомные MCP-серверы и расширьте функционал под свои нужды:
▫️ Управление действиями: отправка сообщений, завершение звонка, управление участниками.
▫️ Доступ к полной расшифровке встречи для анализа и отчётности.
▫️ Замена системного промпта — персонализируйте логику работы ИИ.

▫️ Не зависит от провайдеров
Собирайте стек под себя: Whisper (STT), Kokoro (TTS), OLLaMA (LLM) для локального использования.
Или используйте облачные API: Deepgram, ElevenLabs, OpenAI — никаких ограничений!

▫️ Запуск за 2 команды
  
git clone https://github.com/joinly-ai/joinly.git
docker compose up

Важно: проверьте, установлены ли Docker и Git перед запуском.

🔗 Репозиторий с подробной документацией и примерами использования.

👉 Подписаться
🚀 Выпечка meets DevOps: Книга о закваске с автоматизацией в Docker
Объединяем кулинарное искусство и IT! 🎩 В открытом доступе появился проект книги о создании идеальной закваски с полным исходным кодом. Все материалы собираются через Docker — генерация PDF, EPUB или веб-версии выполняется одной командой.

🔍 Что внутри?
🔹 15+ глав о тонкостях работы с дрожжами: от выбора муки до выпечки в духовке
🔹 Детальные схемы процессов брожения с научными объяснениями
🔹 Автоматизированный пайплайн для генерации документации

💻 Как запустить сборку?
  
git clone https://github.com/hendricius/the-sourdough-framework

  
docker build -t sourdough-book .

  
docker run -v ${PWD}:/book -it sourdough-book make all


📦 Результат:
🔹 Готовый PDF для печати (с идеальным форматированием)
🔹 EPUB-версия для электронных читалок
🔹 HTML-документ для веб-просмотра

🚨 Почему это круто?
Уникальный пример синтеза DevOps-инструментов и кулинарной документации! Все исходники (код, рецепты, текст на английском) доступны на GitHub.

🍞 Лайфхак: Используйте эту сборку как шаблон для своих проектов документации! 📚🔧

👉 Подписаться
🚀 Marmot: Data Catalog нового поколения c суперспособностями
Open-source решение для управления метаданными с лазерным поиском и интерактивным lineage

Каталоги данных — это боль 💢. Сложная настройка, медленная работа и ограниченный функционал. Marmot ломает стереотипы тремя суперсилами:

🔹 Турборежим
Запуск одной командой! Никаких танцев с Kubernetes — только бинарник или Docker. Интерфейс понятен даже ребёнку 👶, не то что марсианину!

🔹 Джедайский поиск
Встроенный язык запросов для расчётанного поиска:
  
metadata.owner: "product" # → все артефакты продукт-команды


Кричим «FUS RO DAH» 🔮 медленным запросам!

🔹 Всеядный API
Работает с любым форматом данных через CLI, API или Terraform. Поддержка push/pull архитектур и плагинов. Даже камень нерфов переварит 🪨!

💣 Фишки-убийцы:
🔹 3D-графы зависимостей (можно крутить, приближать и трогать 👆)
🔹 Быстрый старт с тестовыми данными:
  
git clone https://github.com/marmotdata/marmot
cd marmot/examples/quickstart
docker compose up


Логин: admin:admin → localhost:8080

🚧 Дорожная карта: интеграция c OpenLineage и Airflow (v0.3.0 уже скоро! 🔥). Для тех, кто устал от Apache Atlas и DataHub.

🌍 GitHub | 📚 Документация
Когда ваш месс данных превращается в слоупока — Marmot: ахалай-махалай! 🪄

#dataengineering #metadata #opensource
🌍 NLP + Экология: Инструмент для анализа отчётов устойчивого развития

Проект Sustainability Report Compliance автоматизирует проверку экологических отчётов компаний на соответствие международным стандартам (GRI, SASB).

🔍 Ключевые функции:
▪️ Семантический анализ текста с учётом ESG-критериев
▪️ Классификация разделов отчёта (выбросы CO₂, социальная ответственность)
▪️ Извлечение ключевых метрик и проверка полноты данных

🛠 Технологии:
▪️ Python + spaCy для NLP-обработки
▪️ Библиотеки Transformers (BERT) для классификации
▪️ Интеграция с Scikit-learn для анализа структуры данных

📦 Быстрый старт:
from compliance_checker import ReportAnalyzer

analyzer = ReportAnalyzer(model_path="gri_2023")
report = analyzer.parse("sustainability_report.pdf")
print(report.get_violations())


🚀 Особенность проекта: алгоритм помечает не только явные нарушения, но и косвенные риски — например, несоответствие между заявленными целями и реальными KPI.

GitHub: Ссылка на репозиторий 🌟

👉 Подписаться
🚀 FoF-Finder: Теперь открывает файлы, копирует пути и научит всему за 5 минут

Вышло глобальное обновление FoF-Finder — Python-утилиты для мгновенного поиска файлов. Новая версия позволяет не только находить файлы, но и работать с результатами ещё эффективнее!

▪️ Прямое открытие файлов из выдачи поиска — больше не нужно вручную искать папки.
▪️ Запуск проводника с расположением найденного объекта — просто кликните на результат.
▪️ Автокопирование полного пути — мгновенно вставляйте путь в чаты, документы или код.
▪️ Гайд за 5 минут — видеоинструкция, которая научит всем фишкам (смотреть здесь)

Инструмент работает быстрее стандартного поиска Windows и macOS, не грузит систему и не требует долгой настройки. Всего пара команд — и можно забыть о вечной возне с проводником.

Проект с открытым исходным кодом: репозиторий на GitHub.

P.S. Если вы до сих пор жмёте Ctrl+F в проводнике... ай-яй-яй! 😉

👉 Подписаться
🔥 PAC-MAN С ПУШКАМИ И МАГИЕЙ: Новый взгляд на классику в JS

Знакомый всем Pac-Man вернулся в обновлённом формате! 🕹️ Теперь это не просто побег от призраков, а динамичный микс с экшеном. Основа остаётся классической — собирайте точки и избегайте врагов, но теперь вас ждут неожиданные сюрпризы.

▪️ Оружие и ловушки: кроме вездесущих призраков, в лабиринте появились стреляющие пушки и активные ловушки. Теперь нужно бежать, стрелять и думать одновременно!
▪️ Ретро-саундтрек: 8-битная музыка в духе старых игр Nintendo, но с современными ритмами. 🎶 Погружение в атмосферу гарантировано!
▪️ Прокачанная сложность: система уровней, бонусы и случайная генерация локаций. Каждая игра — новый вызов. 💪
▪️ Планы на будущее: автор обещает третий уровень с призраком-магом, который будет контролировать Pac-Man через QTE-механики. Представьте битву за управление персонажем в реальном времени!

Код проекта написан на чистом JavaScript с упором на адаптивность и структурированность. 🔗 Исходники доступны здесь — можно изучить или предложить улучшения.

💡 Фишка: игра пока завершается на втором уровне. Разработчик готов добавить новые фичи, если проект получит поддержку сообщества. Не упустите шанс повлиять на развитие легенды!

P.S. Pac-Man с пушками оказался ещё круче, чем все ожидали 😎

👉 Подписаться
🔍 FoF-Finder: Инструмент для мгновенного поиска файлов и папок на любом диске

Проблема хаотичного хранения данных знакома многим. Стандартный поиск Windows часто работает медленно и теряет файлы. Решение перед вами — Python-скрипт, который сканирует диски за секунды!

Как работает FoF-Finder:
▫️ Вводите название файла или папки в консоль;
▫️ Выбираете диски для анализа;
▫️ Получаете точный путь к объекту или уведомление, если ничего не найдено.

Преимущества:
▫️ Обнаружение подозрительных файлов (например, случайных загрузок с вирусами);
▫️ Поиск потерянных проектов, архивов или старых документов;
▫️ Работает без нагрузки на систему — можно использовать в фоне.

(В репозитории уже есть готовый код — просто скачайте и запустите скрипт! 🚀)

📥 Скачать и посмотреть код: FoF-Finder на GitHub.

Планы по улучшению:
Сейчас разрабочики тестируют ускорение алгоритма и адаптацию скрипта для Linux/MacOS. Предложить идеи или сообщить об ошибках можно через Issues на GitHub!

👉 Подписаться
🔥 Автоматизация рутины: Готовый инструмент для расшифровки YouTube-лекций на Python

Превращаем часовые видео в текстовые расшифровки за минуты! 🚀 В основе решения — открытый код с использованием Whisper AI и Python.

▫️ Как это работает:
▫️ Автоматическая загрузка аудио через библиотеку pytube
▫️ Преобразование речи в текст с помощью нейросети Whisper (99+ языков, включая русский)
▫️ Экспорт результатов в форматах .srt (субтитры) и .txt (чистый текст)

▫️ Быстрый старт:
from youtube_transcript_api import YouTubeTranscripts

url = "ссылка_на_YouTube_видео" # 🎥 Вставьте свою ссылку
transcriber = YouTubeTranscripts(url)
transcriber.download_audio() # 🎧 Загрузка аудиодорожки
transcriber.transcribe() # 🔥 Запуск расшифровки


Важные детали:
▫️ Готовый репозиторий с зависимостями: GitHub-проект
▫️ Поддержка GPU для ускорения обработки в 2-3 раза
▫️ Локализация дат, чисел и специальных символов для русского языка

🚨 Производительность:
1 час аудио → 6–10 минут работы скрипта (зависит от мощности ПК и наличия GPU). Для слабых устройств можно использовать облачные сервисы.

👉 Подписаться
🚀 SpecDrafter: Генератор технических спецификаций на стероидах

ИИ-инструмент для автоматического создания документации в форматах OpenAPI, JSON Schema и GraphQL. Просто пишете код — SpecDrafter анализирует его и мгновенно генерирует детальные спецификации, экономя часы ручной работы. 🌟

▫️ Поддержка 5+ языков: Python, Java, TypeScript и другие.
▫️ Автосинхронизация: Документация обновляется сама при изменении кода.
▫️ Умный парсинг: Работает даже с «неидеальным» кодом и находит ошибки в API-контрактах.
▫️ Экспорт в 1 клик: Сохраняйте спецификации в YAML, JSON или XSD.

Пример работы:
# Ваш код с аннотациями
@app.route("/api/data")
def get_data():
return jsonify({"status": "ok"})

→ SpecDrafter автоматически создаст OpenAPI-спецификацию с описанием эндпоинта, параметров и схемой ответа.

Интеграции: Postman, Swagger UI, VS Code и другие популярные инструменты.
Лицензия: MIT (можно использовать даже в коммерческих проектах).

📌 Фишка: Умеет приводить «говнокод» к читаемому виду и подсказывает, как улучшить API!

GitHub | 🚀 Демо-версия в ридми репозитория

👉 Подписаться
🔥 ТУРБО-ЗАРЯДКА UBUNTU: СКРИПТ ДЛЯ МГНОВЕННОГО ОБНОВЛЕНИЯ MIRRORS

Больше никаких зависаний при обновлениях! 🚀 faster-ubuntu-mirror находит самые быстрые зеркала в вашем регионе и автоматически обновляет конфигурацию системы. Всё — за пару команд!

▪️ ФИЧКИ СКРИПТА
🔹 Поддержка Ubuntu 22.04+ и всех актуальных LTS-версий
🔹 Мультизеркала — добавьте 3 самых быстрых источника для апдейтов
🔹 Тест скорости через wget прямо во время работы скрипта
🔹 Автоопределение геолокации по IP или ручной выбор страны
🔹 Совместимость с .sources (новый формат) и классическим sources.list

▫️ КАК ЭТО РАБОТАЕТ
1. Сканирует все доступные зеркала из официального списка.
2. Ранжирует их по скорости скачивания тестового пакета.
3. Меняет старые настройки репозиториев на оптимизированные.

【GitHub】→ faster-ubuntu-mirror

> 💡 Важно: после запуска скрипта выполните sudo apt update, чтобы применить изменения. Теперь обновления будут загружаться в 3–5 раз быстрее!

P.S. С этим инструментом даже установка тяжелых пакетов станет приятной рутиной. Проверено на практике! 🦾

👉 Подписаться
🔥 TypeScript-коллекции: Нативные структуры данных без зависимостей

Готовое решение для проектов, где критично отсутствие внешних пакетов. Библиотека включает 15+ структур данных с тестами и лаконичным API.

▪️ Стек, очередь, связные списки — классика с O(1) для ключевых операций
▪️ Деревья (BST, AVL, красно-чёрные) — балансировка «из коробки»
▪️ Графы — матричная и списковая реализация + алгоритмы обхода
▪️ Хэш-таблицы — с динамическим масштабированием и каскадным хэшированием

import { LinkedList } from 'typescript-ds-lib';

const list = new LinkedList<number>();
list.addLast(42);
console.log(list.peekFirst()); // 42


Фишки:
▪️ Полная типизация + JSDoc
▪️ JavaScript-подобный синтаксис (методы add(), remove(), peek())
▪️ Тесты с 94% покрытием

🚀 Исходники и документация:
GitHub

P.S. Для тех, кто всё ещё пишет `Array.shift()` в продакшне 🚨

👉 Подписаться
💰 PennyWise AI: Финансовый Трекер с Конфиденциальностью
Автоматизируйте учёт расходов прямо на смартфоне — без облачных сервисов и ручного ввода 🚀

🔹 Технология: Система автоматически считывает SMS-уведомления от банков и структурирует данные через локальный ИИ (никакой передачи данных в облако!). Всё остаётся на вашем устройстве 🔒

🔹 Безопасность: Обработка информации происходит полностью оффлайн — история транзакций, баланс и категории трат хранятся только в памяти телефона. Никаких утечек! 📱

🔹 Фишки:
▫️ Автораспределение категорий (еда, транспорт, развлечения и другие)
▫️ Визуализация расходов в виде графиков и диаграмм 📊
▫️ Экспорт данных в CSV для создания персонализированных отчётов

🔹 Совместимость: Работает на Android через приложение AutoInput. Исходный код проекта открыт и доступен на GitHub 👨💻

Для тех, кто хочет контролировать каждый рубль, не жертвуя приватностью 💸

👉 Подписаться
🛡️ RFI-защита для TypeSTack: Фильтрация файловых угроз в Express, Koa и Next

Новый инструмент для блокировки Remote File Inclusion-атак в TypeScript-приложениях. Поддерживает популярные фреймворки:

▪️ Express.js
  
import express from 'express';
import { pompelmi } from '@pompelmi/express-middleware';

const app = express();
app.post('/scan', pompelmi({
engineUrl: process.env.POMPELMI_ENGINE_URL!
}));


▪️ Next.js (клиентская часть)
  
NEXT_PUBLIC_POMPELMI_URL=http://localhost:4100

  
import { UploadButton } from '@pompelmi/ui-react';

<UploadButton
action={`${process.env.NEXT_PUBLIC_POMPELMI_URL?.replace(/\/$/, '')}/scan`}
/>


🚀 Фишки пакета:
▪️ Универсальная интеграция за 5 минут
▪️ Автоматическая проверка входящих файлов
▪️ Готовые UI-компоненты для React

Демо и примеры реализации доступны в репозитории GitHub. Инструмент активно развивается: в последнем обновлении добавлена поддержка Node.js 20 и улучшена работа с большими файлами.

💡 Совет: Не забывайте настраивать engineUrl через переменные окружения для безопасности!

👉 Подписаться
🚀 PPO на стероидах: Как приоритизация опыта ускоряет обучение ИИ

🧠 Суть метода: Реализация Prioritized Experience Replay (PER) в алгоритме PPO улучшает эффективность обучения за счёт выбора наиболее ценных примеров из буфера. Особенно эффективно на задачах с редкими наградами (например, MuJoCo Humanoid).

▫️ Актуальность: Классический PPO использует буфер опыта без приоритезации, что замедляет сходимость на сложных задачах.
▫️ Фишки под капотом:
▫️ Приоритеты рассчитываются через TD-ошибки (чем выше ошибка — тем важнее пример)
▫️ Баланс между exploration и exploitation через зашумление данных
▫️ Поддержка мультипроцессинга для параллельного сэмплирования

🔥 Результаты:
▫️ На 50% быстрее сходимость на Humanoid-v4
▫️ Стабильность обучения даже при долгих эпизодах
▫️ Совместимость с большинством Gym-сред

# Пример инициализации буфера с приоритезацией
buffer = PrioritizedReplayBuffer(
capacity=10000,
alpha=0.6,
beta=0.4,
beta_increment=0.001
)


💡 Практическая ценность: Реализация доступна на GitHub с примерами для Atari и Roboschool. Поддержка PyTorch + детальные метрики обучения в Tensorboard.

(P.S. Теперь ваши RL-агенты могут страдать от «синдрома отличника» — вечно пересматривают самые сложные моменты. Как своенравные студенты перед сессией! 🎓)

👉 Подписаться
🔥 Птичка спешит на помощь: Автоматизация проверки сетевых политик Kubernetes

Инструмент Songbird кардинально упрощает анализ конфигураций сетевых политик (netpols) в Kubernetes. Эта CLI-утилита сканирует правила, выявляя неявные разрешения, конфликты и потенциальные уязвимости безопасности.

▪️ Базовая функция: проверка фактической коннективности между подами с учётом взаимодействий через сервисы и неймспейсы.
▪️ Детектор аномалий: автоматическое обнаружение «дыр» в политиках, через которые злоумышленники могут получить доступ к критическим ресурсам.
▪️ Поддержка мониторинга: интеграция с Grafana/Prometheus для наглядной визуализации сетевых потоков в реальном времени.

Пример команды для анализа кластера:
  
songbird analyze --namespace production --output grafana


🚀 Ключевые возможности:
▪️ Симуляция трафика между любыми объектами (поды, сервисы, неймспейсы).
▪️ Анализ входящих и исходящих правил с учётом приоритетов и зависимостей.
▪️ Работа с Custom Resource Definitions (CRD) для гибкой настройки политик.

Репозиторий на GitHub содержит подробные инструкции, примеры конфигов и сценарии использования.

(Инструмент незаменим при миграции устаревших политик: предотвращает ошибки и «кошмар» из неработающих ACL!)

💡 Результат: сокращение времени ручного аудита сетевых правил на 60–80%. Полная поддержка Kubernetes 1.28+.

👉 Подписаться